/**
 * OpenCV数独图像处理模块
 * 用于定位数独网格、分割单元格和预处理图像以提高OCR准确性
 */

const fs = require('fs');
const path = require('path');

/**
 * 模拟OpenCV功能的类
 * 注意：这是一个简化版本，实际使用时需要安装opencv4nodejs库
 */
class OpenCVProcessor {
    /**
     * 将图像转换为灰度图
     * @param {Buffer} imageData - 图像数据
     * @returns {Buffer} 灰度图像数据
     */
    toGrayscale(imageData) {
        // 这里应该使用OpenCV的cvtColor函数
        // cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
        console.log('将图像转换为灰度图');
        return imageData;
    }

    /**
     * 应用高斯模糊
     * @param {Buffer} imageData - 图像数据
     * @returns {Buffer} 模糊后的图像数据
     */
    gaussianBlur(imageData) {
        // 这里应该使用OpenCV的GaussianBlur函数
        // cv.GaussianBlur(image, new cv.Size(5, 5), 0);
        console.log('应用高斯模糊');
        return imageData;
    }

    /**
     * 应用自适应阈值处理
     * @param {Buffer} imageData - 图像数据
     * @returns {Buffer} 二值化后的图像数据
     */
    adaptiveThreshold(imageData) {
        // 这里应该使用OpenCV的adaptiveThreshold函数
        // cv.adaptiveThreshold(image, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2);
        console.log('应用自适应阈值处理');
        return imageData;
    }

    /**
     * 查找图像轮廓
     * @param {Buffer} imageData - 图像数据
     * @returns {Array} 轮廓数组
     */
    findContours(imageData) {
        // 这里应该使用OpenCV的findContours函数
        // const contours = cv.findContours(image, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        console.log('查找图像轮廓');
        return [];
    }

    /**
     * 查找最大的四边形（数独网格边界）
     * @param {Array} contours - 轮廓数组
     * @returns {Object} 四边形顶点坐标
     */
    findLargestQuadrilateral(contours) {
        // 查找最大的四边形轮廓
        console.log('查找最大的四边形');
        return {
            topLeft: { x: 0, y: 0 },
            topRight: { x: 100, y: 0 },
            bottomRight: { x: 100, y: 100 },
            bottomLeft: { x: 0, y: 100 }
        };
    }

    /**
     * 透视变换，提取网格区域
     * @param {Buffer} imageData - 图像数据
     * @param {Object} quad - 四边形顶点坐标
     * @returns {Buffer} 变换后的图像数据
     */
    perspectiveTransform(imageData, quad) {
        // 应用透视变换
        console.log('应用透视变换');
        return imageData;
    }

    /**
     * 将网格分割为81个单元格
     * @param {Buffer} imageData - 网格图像数据
     * @returns {Array} 81个单元格图像数据数组
     */
    splitToCells(imageData) {
        const cells = [];
        // 将图像分割为9x9的网格
        for (let row = 0; row < 9; row++) {
            for (let col = 0; col < 9; col++) {
                // 提取单个单元格
                cells.push({
                    row,
                    col,
                    imageData: Buffer.from(imageData) // 简化处理
                });
            }
        }
        console.log('将网格分割为81个单元格');
        return cells;
    }

    /**
     * 预处理单元格图像以提高OCR准确性
     * @param {Buffer} cellImageData - 单元格图像数据
     * @returns {Buffer} 预处理后的图像数据
     */
    preprocessCellImage(cellImageData) {
        // 对单元格图像进行预处理
        let processedImage = this.toGrayscale(cellImageData);
        processedImage = this.adaptiveThreshold(processedImage);
        console.log('预处理单元格图像');
        return processedImage;
    }

    /**
     * 处理数独图像的主要函数
     * @param {string} imagePath - 图像文件路径
     * @returns {Object} 处理结果
     */
    async processSudokuImage(imagePath) {
        try {
            // 读取图像文件
            const imageData = fs.readFileSync(imagePath);
            console.log(`读取图像文件: ${imagePath}`);

            // 图像预处理
            let processedImage = this.toGrayscale(imageData);
            processedImage = this.gaussianBlur(processedImage);
            processedImage = this.adaptiveThreshold(processedImage);

            // 查找轮廓
            const contours = this.findContours(processedImage);

            // 查找最大的四边形（数独网格边界）
            const quad = this.findLargestQuadrilateral(contours);

            // 透视变换，提取网格区域
            const gridImage = this.perspectiveTransform(processedImage, quad);

            // 将网格分割为81个单元格
            const cells = this.splitToCells(gridImage);

            // 预处理每个单元格以提高OCR准确性
            const processedCells = cells.map(cell => ({
                ...cell,
                processedImage: this.preprocessCellImage(cell.imageData)
            }));

            // 保存处理后的单元格图像
            const outputDir = path.join(path.dirname(imagePath), 'processed_cells');
            if (!fs.existsSync(outputDir)) {
                fs.mkdirSync(outputDir);
            }

            processedCells.forEach(cell => {
                const cellPath = path.join(outputDir, `cell_${cell.row}_${cell.col}.png`);
                fs.writeFileSync(cellPath, cell.processedImage);
            });

            return {
                success: true,
                message: '图像处理完成',
                cellCount: processedCells.length,
                outputDir: outputDir
            };
        } catch (error) {
            return {
                success: false,
                message: `处理图像时出错: ${error.message}`,
                error: error
            };
        }
    }
}

// 导出模块
module.exports = {
    OpenCVProcessor
};

// 如果直接运行此脚本，则执行处理
if (require.main === module) {
    const processor = new OpenCVProcessor();
    
    // 获取命令行参数
    const args = process.argv.slice(2);
    const imagePath = args[0] || './test.png';
    
    // 处理数独图像
    processor.processSudokuImage(imagePath)
        .then(result => {
            console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
        })
        .catch(error => {
            console.error('处理失败:', error);
        });
}